通讯作者: 王晓玲, xlwang@cs.ecnu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202211.00002

Text2DT: Decision rule extraction technology for clinical medical texts

• 摘要：诊疗决策规则通常被建模为诊疗决策树，是临床决策支持系统的核心。然而目前诊疗决策树的构建依赖于耗时费力的专家注释，这阻碍了大型临床决策支持系统的构建、维护和发展。本文提出了一个全新的信息抽取任务：从临床诊疗文本中自动抽取诊疗决策树。本文构建了学界第一个从临床诊疗文本到诊疗决策树的数据集，其中临床诊疗文本是指诊疗指南与教科书中蕴含诊疗决策规则的文本，诊疗决策树则建模了文本中的诊疗决策规则。基于此数据集，本文设计了决策树抽取方法并与传统方法进行了对比，为未来诊疗决策树的自动抽取奠定了基础。

  关键词： 诊疗决策树 自然语言处理 信息抽取 深度学习; ; ; 

   

  Abstract: The medical decision rules are often modelled as medical decision trees (MDTs), which are the core of a clinical decision support system. However, the current construction of MDTs relies heavily on time-consuming and laborious expert annotations, which hinders the construction, maintenance, and development of clinical decision support systems. This paper proposes a novel information extraction task: automatic extraction of MDTs from clinical medical texts. This paper constructs the first Text-to-MDT dataset, in which text refers to the medical text of clinical practice guidelines and medical textbooks that contain medical decision rules, and the MDTs model the medical decision rules in the text. Based on this dataset, this paper designs a decision tree extraction method and compares it with traditional methods, laying the foundation for the automatic extraction of MDTs.

  Key words: medical decision tree; natural language process; information extraction; deep learning

  提交时间：2022-11-09

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